Uma proposta de controle neural adaptativo para o posicionamento de um braço mecânico - Ferreira, Ana Paula Ludtke (1996)
Inicialmente concebidos para operar em ambientes industriais fechados, os robôs vem se tornando cada vez mais difundidos na sociedade. Suas atribuições não se limitam mais exclusivamente a execução de simples tarefas de repetição, mas a uma interação efetiva com o mundo em que se inserem. Para atingir tal objetivo, estes robôs devem possuir um controlador flexível, capaz de adaptar-se continuamente ao mundo dinâmico que o cerca. A maioria das soluções para o posicionamento de um braço, manipulador funcionam através do mapeamento de posições/orientações espaciais e de configurações das juntas do braço. Uma vez que a função cinemática direta não possui inverso global, diversas restrições devem ser adicionadas ao sistema de modo a diminuir a quantidade de soluções possíveis. Este tipo de controlador não e flexível, uma vez que qualquer modificação no estado do sistema pode tornar o controlador Este fato obriga a introdução de novos paradigmas na programação de robôs. Redes neurais possuem a capacidade de solucionar problemas não-lineares que, de outra forma, tornam-se muito difíceis de tratar matematicamente. Devido a natureza altamente não-linear do controle de um braço manipulador articulado, seja da parte cinemática ou dinâmica do processo, redes neurais vem sendo utilizadas sistematicamente na definição de sistemas de controle robóticos. Porem, apesar da grande versatilidade das redes neurais, estas tem sido, em grande parte, utilizadas apenas como sistemas de mapeamento não-linear. Tanto nos problemas cinemáticos quanto dinâmicos, existe um processo de treinamento onde a rede armazena diversos estados possíveis para o sistema e, após este processo, busca as soluções previamente armazenadas na rede. Contudo, esta abordagem não e a mais adequada para sistemas abertos, ou seja, sistemas que não são completamente conhecidos e que podem sofrer transformações no decorrer do seu funcionamento. Este fato leva a que soluções armazenadas para uma determinada configuração do sistema não funcionem para outras configurações. Este trabalho apresenta uma estratégia de controle neural adaptativo para o posicionamento de um braço de robô no espaço. Diferentemente das abordagens tradicionais, não existe um processo de treinamento da rede, mas sim uma continua adaptação do bravo de modo a se aproximar da localização espacial (posição e orientação) desejada. Desta forma, qualquer que seja o estado corrente do ambiente no qual o sistema robótico esteja inserido, este e capaz de encontrar uma solução adaptativamente, sem as limitações impostas por configurações de braço previamente armazenadas.